ECサイト分析で売上アップを実現！おすすめツール・手法・指標をわかりやすく解説

この記事でわかること

ECサイトで売上を伸ばすためには、感覚や経験だけに頼るのではなく、データに基づいた戦略的な改善が不可欠です。
そこで重要となるのがECサイトの分析です。。
本記事では、ECサイト分析の目的や重要性、具体的な進め方、注目すべき指標、活用すべきツールまでを体系的に解説します。
初めて分析に取り組む方でも実践しやすいよう、ステップごとに丁寧に解説しているため、売上改善のヒントを探しているすべてのEC担当者にとって必読の内容です。

これからECカートを決める方・いまのECカートに満足してない方へ。以下の記事にも、あなたのお悩みが解決する情報が満載です。
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ECサイト分析の目的と重要性

ECサイト運営において、売上や利益の向上は常に最大のテーマです。その実現に向けて欠かせないのが、「ECサイト分析」です。
アクセス数やコンバージョン率などのデータをもとにユーザーの行動を可視化し、課題を発見して改善につなげることで、競合に差をつけることができます。
この章では、ECサイト分析がなぜ重要なのか、その目的と意義について解説します。

ECサイトの分析が不可欠な理由

ECサイト分析が不可欠である理由は、次の3点に集約されます。

現状把握と課題特定
サイト全体のアクセス状況やページごとの動線を把握することで、どこにボトルネックがあるのかを特定できます。たとえば、カート離脱率が高い場合は、購入フローや送料の表示に改善の余地があるかもしれません。
顧客理解の深化
ユーザーの年齢・性別・行動パターンなどを分析することで、どのような顧客が何に興味を持っているかを可視化できます。これにより、ターゲティング精度を高めた商品提案やキャンペーン設計が可能になります。
利益最大化と業務効率化
広告の費用対効果や在庫回転率などのデータから、無駄なコストを削減し、収益構造を最適化できます。数値に基づいた意思決定によって、事業全体のパフォーマンス向上が期待できます。

このように、ECサイト分析は単なる「数字の確認」ではなく、継続的な改善と成果につながる重要なビジネスアクションです。

ECサイト分析の進め方

ECサイト分析を効果的に行うには、ただ数字を見るだけでは不十分です。
「何のために分析するのか」「どのデータを見るべきか」を明確にし、ステップを踏んで進めることで、初めて改善に結びつく意味のある分析になります。
ここでは、ECサイト分析を進めるための基本的な手順を、実践しやすく整理して解説します。

分析目標と課題の明確化

最初のステップは、「何を改善したいのか」をはっきりさせることです。
ただ売上を上げたいと考えるだけでは、分析の方向性が定まりません。
たとえば以下のように、具体的で測定可能な目標を設定しましょう。

コンバージョン率を1.5%から3%に引き上げる
商品カテゴリAのカゴ落ち率を20%改善する
平均購入単価を10%向上させる

このように目標が具体化すれば、何のデータを見て、どこを深掘りすべきかが見えてきます。
また、多くのECサイトでは次のような課題がよく見られます。

商品詳細ページは見られているのに購入されない
カートには入るが、最後まで購入されない
顧客が一度きりで離れてしまう

こうした課題を洗い出すことが、分析の出発点です。

仮説の構築

目標と課題が見えたら、次は「なぜ、その問題が起きているのか」を考える段階です。
この時に立てるのが「仮説」です。

モバイル表示が遅いため、スマホユーザーが離脱しているのでは？
商品画像が少ないため、購入の判断ができず離脱しているのでは？

こうした仮説を立てることで、見るべきデータや使うべき分析ツールが自然と定まります。
仮説がないまま分析を始めると、数字ばかり見て時間だけが過ぎてしまいます。
だからこそ、最初に「仮説ありき」の視点を持つことが、効率のよい分析には欠かせません。

必要なデータ収集

仮説を検証するには、それを裏付けるデータが必要です。見るべきデータは大きく分けて3つあります。

① トラフィックデータ（集客に関する情報）

訪問者数（ユニークユーザー）
ページビュー（PV）
セッション数

サイトにどれくらい人が来ているかを把握できます。

② コンバージョンデータ（成果に関する情報）

購入数
コンバージョン率（CVR）
カゴ落ち率

ユーザーが購入するまでに、どこで止まっているのかが見えます。

③ 顧客データ（誰が買っているか）

顧客獲得単価（CAC）
平均購入単価（AOV）
リピート率／LTV

顧客の質や長期的な価値を測れます。
これらのデータは、以下のようなツールで取得できます。

Google Analytics 4（GA4）
Google Search Console（GSC）
Microsoft Clarity（ヒートマップ）
A/Bテストツールなど

目的に合わせてツールを使い分けることで、仮説の検証精度も高まり、分析の質が向上します。

収集データの分析

収集したデータは、単なる数値の確認ではなく、「どこに課題があるか」を明確にするために使います。売上やコンバージョン率といった数値を仮説と照らし合わせながら分析し、どの要素がボトルネックになっているのかを特定します。
たとえば、訪問者数が多いのに購入されない場合は、商品ページの内容や導線に問題があるかもしれません。
こうした数値分析に加えて、ヒートマップやセッションリプレイなどのツールを使えば、ユーザーの動きや離脱箇所を可視化でき、より具体的な改善点が見えてきます。

分析結果に基づいた施策の実行

分析によって課題やボトルネックが明確になったら、次は具体的な改善施策を実行に移します。施策は仮説に対しての答えであり、感覚ではなくデータに基づいて立案することが重要です。
例えば、モバイルでの離脱率が高いという結果が出た場合、次のような改善が考えられます。

サイトの表示速度を最適化する（画像サイズの調整やコードの軽量化）
モバイルUIを再設計し、ボタンやフォームの操作性を向上させる
ページ遷移数を減らし、購入までのステップを短縮する

また、カゴ落ち率が高いと分析された場合には、以下のような改善が有効です。

購入時の送料や手数料をわかりやすく表示する
ゲスト購入を可能にし、アカウント登録のハードルを下げる
支払い方法を多様化し、ユーザーの選択肢を広げる

こうした施策は、課題に対してどのような要因が働いているかを把握しているからこそ、的確に実行できます。
改善の方向性が複数ある場合は、サイトへの影響度や実装の難易度をふまえ、優先順位をつけて取り組むことも重要です。

施策の効果検証

施策を実行したら、必ずその効果を検証するプロセスが必要です。数値として成果を確認することで、施策の良し悪しを客観的に判断でき、次の改善にもつながります。
効果検証では、施策の目的に応じて、以下のような指標を中心にチェックします。

コンバージョン率やカゴ落ち率の変化
特定ページの離脱率や直帰率の推移
モバイル・PCなどデバイス別のパフォーマンス差
実施前後の売上・購入数・平均購入単価

施策の成果が見られた場合は、その要因を分析し、他のページやカテゴリにも展開できるかを検討します。逆に、想定した結果が得られなかった場合は、新たな仮説を立て直し、改善サイクルを継続することが大切です。
このように、分析→施策→検証の流れを継続的に回すことで、ECサイトはより成果に直結した改善が可能になります。

ECサイト分析で確認すべき主要な指標

ECサイトの分析でチェックすべきKPI

ECサイトの改善において、KPI（重要業績評価指標）は、目標達成に向けた進捗を測る道しるべのような存在です。
どの指標を重視すべきかは、現在の課題やサイトの成長フェーズによって異なります。
まずは、現状把握に役立つ基本KPIを押さえたうえで、自社にとって最もインパクトのある指標から優先的に分析・改善を進めていきましょう。

売上・利益関連のKPI

売上や利益に関するKPIは、ECサイトの収益構造を見直す際の基本指標です。構成要素を分解して考えることで、改善すべきポイントが明確になります。

売上高
「訪問者数 × CVR × 顧客単価」で成り立つ指標。アクセスがあるのに売上が伸びない場合は、どの因子に課題があるかを掘り下げましょう。
利益率
利益率＝（売上 − 費用）÷ 売上
売上が上がっても利益が出ていない場合は、広告費や人件費などのコスト構造を細かく見直す必要があります。

トラフィック関連のKPI

集客面のKPIは、サイトにどれだけの見込み顧客が訪れているかを測るための指標です。アクセス数だけでなく、質や流入経路の分析も重要です。

アクセス数（訪問者数）
全体の流入状況を把握する基礎データ。数が多くても成果につながらない場合は、ターゲット層とのズレがないかを確認しましょう。
トラフィックソース
自然検索、SNS、広告、メルマガなど、流入元ごとの成果を比較します。どのチャネルが最も効率的にコンバージョンを生んでいるかを見極めます。

CV（コンバージョン）関連のKPI

売上に直結する購入行動に関する指標群です。どの時点でユーザーが離脱しているかを特定できれば、改善施策を具体化できます。

コンバージョン数 / CVR
コンバージョン数＝訪問者数 × コンバージョン率
たとえアクセス数が少なくても、CVRが高ければ十分な成果が得られます。逆にCVRが低い場合は、ページ改善が必須です。
カート離脱率（カゴ落ち率）
カートに入れたあと購入に至らない割合。送料・UI・決済手段・セキュリティなど複合要因で発生するため、多角的にチェックしましょう。

顧客関連のKPI

既存顧客との関係性やロイヤルティを測る指標群です。LTV（顧客生涯価値）を最大化するには、これらのKPIを継続的にウォッチすることが重要です。

CAC（顧客獲得単価）
広告費や販促費 ÷ 新規顧客数で算出。高騰している場合はターゲティングやLP改善が必要です。
購入単価（顧客単価）
商品単価 × 購入点数。クロスセル・アップセルなどの施策で自然に引き上げが可能です。
リピート率
一度購入した顧客が再度購入する割合。定期購入やメルマガ施策、同梱チラシなどが有効です。
LTV（顧客生涯価値）
顧客単価 × 購入頻度 × 継続期間
サブスク型や定期便など長期で取引できるモデルに最適な指標。改善には、満足度やカスタマーサポートの質も影響します。

ECサイト分析に役立つツール

ECサイト分析を正確かつ効率的に進めるには、目的に応じたツールの活用が不可欠です。
アクセス解析からユーザー行動の可視化、施策の検証にいたるまで、それぞれの役割を理解して適切に使い分けることで、分析の精度とスピードが飛躍的に向上します。
このセクションでは、代表的な分析ツールの特徴と活用方法について解説します。

アクセス解析ツール

アクセス解析ツールは、ECサイトに訪れるユーザーの行動を数値として可視化する基本的な分析手段です。
訪問者数や流入経路、コンバージョンまでの経路など、サイト全体のパフォーマンスを把握するための土台となります。

Google Analytics 4（GA4）

GA4はGoogleが提供する無料のアクセス解析ツールで、ECサイト運営において最も広く活用されています。
イベントベースでのデータ取得により、ユーザーのページ遷移や購入アクション、スクロールなどの行動を詳細に計測可能です。
EC機能を有効にすることで、カート投入、購入完了などのイベントを把握でき、サイト改善に必要なデータが自動で取得されます。Looker Studioなどと連携すれば、カスタマイズ可能な可視化レポートも作成できます。

出典：Google公式サイト｜Google LLC（https://marketingplatform.google.com/about/analytics/）

Google Search Console（GSC）

GSCは、検索エンジンからの流入データを分析するためのツールで、SEO対策に不可欠です。どの検索クエリでページが表示されているか、クリック率や平均掲載順位など、検索パフォーマンスを細かく確認できます。

たとえば、表示回数は多いのにクリック率が低い場合は、タイトルやディスクリプションの改善が必要です。
SEO観点からの分析を行いたい場合は、GA4とあわせて導入すべき基本ツールです。

出典：Google Search Central公式サイト｜Google LLC（https://search.google.com/search-console/）

Looker Studio

Looker Studio（旧Googleデータポータル）は、GA4やGSCのデータを視覚的に整理・共有できる無料のダッシュボードツールです。
複数のデータソースを統合し、売上推移やコンバージョン率、トラフィックチャネルごとの比較などを一画面で確認できます。
カスタマイズ性が高く、チーム内での共通認識形成や定期レポート作成にも役立ちます。社内外の関係者と数値を共有したいときにも有効です。

出典：Looker Studio公式サイト｜Google LLC（https://lookerstudio.google.com/）

ヒートマップツール

ヒートマップツールは、ユーザーがページ内でどこをクリックし、どこまでスクロールし、どの要素に注目しているかを視覚的に確認できるツールです。定量データでは見えないユーザーの動きを捉えるのに最適です。
たとえば、商品詳細ページでユーザーが途中で離脱している場合、どの位置で興味を失っているのかがヒートマップで明らかになります。
こうした可視化によって、コンテンツ配置や導線の改善が具体的に検討できます。
代表的なツールのひとつが Microsoft Clarity です。無料で利用でき、クリックやスクロールのヒートマップに加え、セッションリプレイ機能も備えています。
これにより、ユーザーの操作や離脱の瞬間を動画で確認でき、改善の精度が高まります。

出典：Clarity公式サイト｜Microsoft Corporation（https://clarity.microsoft.com/）

A/Bテストツール

A/Bテストツールは、ページやUI改善の効果を数値で検証するための手段です。
ボタンの文言や色、バナーの配置、商品ページの構成などを複数パターンで出し分け、それぞれの成果を比較します。
この手法を使うことで、「どちらのデザインがよりコンバージョン率を高めるか」などを感覚ではなく実際のデータで判断できます。改善の優先順位づけにも役立ち、無駄な修正や投資を避けられる点がメリットです。
代表的なサービスには、以下があります。

VWO（Visual Website Optimizer）：多機能で直感的なUIが特徴。A/Bテスト、スプリットURLテスト、多変量テストなどに対応。
出典：VWO公式サイト｜Wingify（https://vwo.com/）
Optimizely：高度なパーソナライゼーションや実験管理機能を備え、エンタープライズ規模の運用にも対応可能。
出典：Optimizely公式サイト｜Optimizely, Inc.（https://www.optimizely.com/）

適切なツールを活用すれば、施策実施後の成果を明確に把握でき、より確実な改善サイクルを回すことが可能になります。

その他の分析ツール

アクセス解析やヒートマップ以外にも、用途に応じた分析ツールは多数存在します。たとえば以下のようなものがあります。

サイト内検索ログ分析ツール：検索キーワードからニーズを可視化
競合分析ツール（SimilarWebなど）：他社サイトのトラフィックや流入構成を確認
CRM系ツール（KARTE、うちでのこづち等）：RFM分析やLTVのセグメント把握
BIツール（Tableau、PowerBIなど）：大規模なデータを統合・可視化し、経営判断に活用

複数のツールを組み合わせることで、数字の裏にある課題やチャンスをより立体的に把握できます。分析体制やリソースに応じて、段階的に導入・運用していくと良いでしょう。

効果的なECサイト分析のポイント

ECサイト分析は、データを集めて終わりではなく、その結果をどう活かすかが重要です。
分析結果を改善施策へ落とし込み、検証と見直しを繰り返すことで、サイトのパフォーマンスは継続的に向上します。
このセクションでは、分析を効果的に行うための実践ポイントを解説します。

データに基づいた改善の実施

施策を検討する際は、必ず数値データを根拠とすることが重要です。アクセス数、コンバージョン率、カゴ落ち率など、分析で得られた指標は課題の発見と改善策の選定に直結します。
例えば、特定の流入チャネルからのCVRが高ければ、そのチャネルへの投資を強化する価値があります。
逆に、直帰率の高いページが特定できれば、コンテンツやUIの改善対象として優先的に着手できます。データに基づいた判断は、施策の精度と効果を大きく高めます。

影響度の高い問題への優先的な対応

分析を行うと多くの課題が見つかりますが、すべてに同時対応するのは非効率です。売上や利益への影響が大きい問題から順に改善を進めることで、限られたリソースを有効活用できます。
たとえば、購入導線の不備や決済フローの複雑さなどは、改善の影響範囲が広く効果も即効性があります。
ROI（投資対効果）の観点からも、影響度の高い課題に集中することが、成果を最大化する近道です。

ユーザビリティの向上

どれだけ魅力的な商品を揃えても、サイトが使いにくければユーザーは離脱します。表示速度、ナビゲーションのわかりやすさ、購入ステップの簡潔さなど、使いやすさはコンバージョン率に直結します。
ヒートマップやセッションリプレイを活用すれば、ユーザーがどこで迷い、どこで離脱しているのかが視覚的にわかります。
その結果を基にUI/UXを改善し、快適な購買体験を提供することが重要です。

サイトの信頼性構築

ユーザーが安心して購入できる環境を整えることも欠かせません。
SSL化による通信の安全性確保、会社概要や問い合わせ先の明記、返品・交換ポリシーの提示などは、信頼性を高める基本です。
さらに、実際の購入者レビューや評価を掲載することで、初めて訪れるユーザーにも安心感を与えられます。信頼性は購入のハードルを下げ、リピートにもつながります。

商品の魅力の明確な伝達

ECサイトでは、実物を手に取れないユーザーに商品の魅力を伝える工夫が必要です。高解像度の写真、使用イメージが湧く動画、詳細な説明文は基本です。
また、レビューや事例を活用することで、購入後の満足感や使用価値を具体的に伝えられます。
ユーザーが「欲しい」と思う情報を適切に配置することが、コンバージョン向上のカギとなります。

改善と検証の継続的な実施

一度の改善で満足せず、定期的にデータを見直し、施策を更新することが重要です。市場やユーザーのニーズは変化するため、改善策の効果も時間とともに変わります。
PDCAサイクル（Plan→Do→Check→Act）を回し続けることで、サイトは常に最適化され、競合との差別化が可能になります。
改善と検証は、長期的な成長を支える持続的な取り組みです。

まとめ

ECサイトの売上を伸ばし、持続的に成長させるためには、データに基づいた分析と改善のサイクルが欠かせません。分析は「数字を確認すること」が目的ではなく、「数字を使って課題を特定し、施策につなげること」が本質です。
本記事では、以下のポイントを解説しました。

ECサイト分析の目的と重要性
効果的な分析手順：目標設定 → 仮説構築 → データ収集 → 分析 → 施策実行 → 効果検証
売上や利益、トラフィック、コンバージョン、顧客に関する主要な指標
分析を支えるツールの活用方法
成果を最大化するための実践ポイント

これらを押さえれば、「どこに注力すべきか」「どの施策を優先すべきか」が明確になり、無駄のない改善が可能になります。重要なのは、一度の改善で終わらせず、データをもとに検証と最適化を続けることです。
今日からでも、自社のECサイトで扱っているデータを確認し、改善サイクルを回し始めましょう。その一歩が、売上向上と長期的な成長への確実な道筋となります。